Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法，可以直接调用里面库进行模型构建。

一、逻辑回归

大多数情况下被用来解决分类问题（二元分类），但多类的分类（所谓的一对多方法）也适用。这个算法的优点是对于每一个输出的对象都有一个对应类别的概率。

from sklearn import metrics

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()

model.fit(X, y)

print(model)

# make predictions

expected = y

predicted = model.predict(X)

# summarize the fit of the model

print(metrics.classification_report(expected, predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected, predicted))

二、朴素贝叶斯

它也是最有名的机器学习的算法之一，它的主要任务是恢复训练样本的数据分布密度。这个方法通常在多类的分类问题上表现的很好。

from sklearn import metrics

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

model = GaussianNB()

model.fit(X, y)

print(model)

# make predictions

expected = y

predicted = model.predict(X)

# summarize the fit of the model

print(metrics.classification_report(expected, predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected, predicted))

三、k-最近邻

kNN（k-最近邻）方法通常用于一个更复杂分类算法的一部分。例如，我们可以用它的估计值做为一个对象的特征。有时候，一个简单的kNN算法在良好选择的特征上会有很出色的表现。当参数（主要是metrics）被设置得当，这个算法在回归问题中通常表现出最好的质量。

from sklearn import metrics

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# fit a k-nearest neighbor model to the data

model = KNeighborsClassifier()

model.fit(X, y)

print(model)

# make predictions

expected = y

predicted = model.predict(X)

# summarize the fit of the model

print(metrics.classification_report(expected, predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected, predicted))

四、决策树

分类和回归树（CART）经常被用于这么一类问题，在这类问题中对象有可分类的特征且被用于回归和分类问题。决策树很适用于多类分类。

from sklearn import metrics

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# fit a CART model to the data

model = DecisionTreeClassifier()

model.fit(X, y)

print(model)

# make predictions

expected = y

predicted = model.predict(X)

# summarize the fit of the model

print(metrics.classification_report(expected, predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected, predicted))

五、支持向量机

SVM（支持向量机）是最流行的机器学习算法之一，它主要用于分类问题。同样也用于逻辑回归，SVM在一对多方法的帮助下可以实现多类分类。

from sklearn import metrics

from sklearn.svm import SVC

# fit a SVM model to the data

model = SVC()

model.fit(X, y)

print(model)

# make predictions

expected = y

predicted = model.predict(X)

# summarize the fit of the model

print(metrics.classification_report(expected, predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected, predicted))

除了分类和回归问题，Scikit-Learn还有海量的更复杂的算法，包括了聚类， 以及建立混合算法的实现技术，如Bagging和Boosting。